一、介紹

電影推薦管理系統(tǒng)。本系統(tǒng)使用Python作為主要開發(fā)語言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技術(shù)語言框架搭建展示界面，后端采用Django作為功能邏輯處理，并使用Ajax實現(xiàn)前端與和后端的通信。其主要實現(xiàn)功能如下：

• 系統(tǒng)平臺分為管理員和用戶兩個角色
• 用戶可以登錄、注冊、查看電影、發(fā)表評價、對電影進(jìn)行評分、收藏電影、購買影票、查看收藏、個人定單、個人信息編輯、充值、協(xié)同過濾算法實現(xiàn)個性化推薦、影票排行柱狀圖顯示等功能模塊
• 管理員在后臺管理系統(tǒng)中可以對上述的用戶和電影所有數(shù)據(jù)進(jìn)行管理

二、部分效果圖片展示

三、Django介紹

Django框架，以其“為完美者準(zhǔn)備”的設(shè)計理念，為開發(fā)者提供了一個快速、靈活且高效的Web開發(fā)環(huán)境。其優(yōu)點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

• 快速開發(fā)：Django遵循“不要重復(fù)自己”（DRY）的原則，提供了大量內(nèi)建的組件和工具，使得開發(fā)者可以更加專注于業(yè)務(wù)邏輯，而非重復(fù)性的編碼工作。這大大提升了開發(fā)效率和項目的交付速度。
• 安全性強(qiáng)：Django在設(shè)計之初就考慮到了安全性問題，它提供了許多內(nèi)建的安全功能，如CSRF防護(hù)、SQL注入防護(hù)、密碼哈希等，幫助開發(fā)者構(gòu)建安全穩(wěn)健的Web應(yīng)用。
• 可擴(kuò)展性強(qiáng)：Django采用了松耦合的設(shè)計，各個組件之間耦合度低，便于替換和擴(kuò)展。開發(fā)者可以根據(jù)項目需求靈活地添加或替換組件。
• 成熟穩(wěn)定：自2005年首次發(fā)布以來，Django已經(jīng)經(jīng)歷了長時間的發(fā)展和優(yōu)化，變得非常成熟穩(wěn)定。許多大型網(wǎng)站和應(yīng)用都是基于Django開發(fā)的，這也從側(cè)面證明了其可靠性。
• 優(yōu)秀的ORM系統(tǒng)：Django提供了一個強(qiáng)大的對象關(guān)系映射（ORM）系統(tǒng)，支持多種數(shù)據(jù)庫后端，使得數(shù)據(jù)庫操作變得簡單直觀，同時也提供了豐富的查詢API。

目前，Django以其快速開發(fā)的能力、強(qiáng)大的功能和穩(wěn)定性成為了眾多開發(fā)者和企業(yè)的首選Web框架。

四、協(xié)同過濾推薦算法介紹

協(xié)同過濾是推薦系統(tǒng)中一種常見的技術(shù)。其核心思想是利用用戶過去的行為數(shù)據(jù)來預(yù)測用戶未來對物品的偏好。協(xié)同過濾算法主要分為兩大類：基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾?；谟脩舻膮f(xié)同過濾這種方法基于一個假設(shè)：如果兩個用戶在過去對某些物品的評價相似，那么他們在未來對其他物品的評價也會相似。步驟：

• 計算用戶之間的相似性：常見的相似性計算方法包括余弦相似性、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等。
• 找到目標(biāo)用戶的K個最相似的用戶（也稱為鄰居）。
• 基于這K個最相似用戶的物品評價來預(yù)測目標(biāo)用戶對未評價物品的偏好。
• 推薦評分最高的N個物品給目標(biāo)用戶。

示例代碼：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假設(shè)有5個用戶對3個物品的評分矩陣
ratings = np.array([
    [5, 3, 0],
    [3, 4, 2],
    [4, 0, 5],
    [0, 2, 4],
    [2, 5, 3]
])

# 計算用戶之間的相似性
user_similarity = cosine_similarity(ratings)

# 預(yù)測用戶對物品的評分
def predict(ratings, similarity, user_idx):
    mean_user_rating = ratings.mean(axis=1)
    ratings_diff = (ratings - mean_user_rating[:, np.newaxis])
    pred = mean_user_rating[user_idx] + similarity[user_idx, :].dot(ratings_diff) / np.sum(np.abs(similarity[user_idx, :]))
    return pred

# 為第一個用戶推薦物品
user_idx = 0
prediction = predict(ratings, user_similarity, user_idx)
print("推薦評分：", prediction)